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模式识别—车牌号码识别-图像处理

车牌号码识别

第一部分引言

现代智能交通系统(ITS)中，车牌号码自动识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一，是实现交通管理智能化的重要环节。车辆牌照识别技术可应用于道路交通监控、交通事故现场勘察、交通违章自动纪录、高速公路自动收费系统、停车场自动安全管理、小区智能化管理等方面，具有巨大的经济价。因此车牌号码自动识别技术已经得到了广泛应用。汽车牌照自动识别整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，其中字符识别过程主要由以下3个部分组成：①正确地分割文字图像区域；②正确的分离单个文字；③正确识别单个字符。用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。

第二部分对采集图像的预处理

数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变

换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的数字图像处理技术一般来讲,对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面：

（1）提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。

（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面,如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。

（3）图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。

1、图象的采集与转换（代码及截图）

I=imread('car.jpg');

figure(1),imshow(I);title('原图')

I1=rgb2gray(I);

figure(2),subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图');

figure(2),subplot(1,2,2),imhist(I1);title('灰度图直方图');

I2=edge(I1,'robert',0.15,'both');

figure(3),imshow(I2);title('robert算子边缘检测')

se=[1;1;1];

I3=imerode(I2,se);

figure(4),imshow(I3);title('腐蚀后图像');

se=strel('rectangle',[25,25]);

I4=imclose(I3,se);

figure(5),imshow(I4);title('平滑图像的轮廓');

I5=bwareaopen(I4,2000);

figure(6),imshow(I5);title('从对象中移除小对象');

图1 原图图2 灰度图

图3 reboot算子边缘图图4 腐蚀后图像

图5 平滑图像轮廓图图6 从轮廓图中移除小对象后图像

2、牌照区域的分割

对车牌的分割可以有很多种方法，本程序是利用车牌的彩色信息的彩色分割方法。根据车牌底色等有关的先验知识，采用彩色像素点统计的方法分割出合理的车牌区域，确定车牌底色蓝色RGB对应的各自灰度范围，然后行方向统计在此颜色范围内的像素点数量，设定合理的阈值，确定车牌在行方向的合理区域。然后，在分割出的行区域内，统计列方向蓝色像素点的数量，最终确定完整的车牌区域。

[y,x,z]=size(I5);

myI=double(I5);

tic

Blue_y=zeros(y,1);

for i=1:y

for j=1:x

if(myI(i,j,1)==1)

Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;%蓝色像素点统计

end

[temp MaxY]=max(Blue_y);%Y方向车牌区域确定PY1=MaxY;

while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))

PY1=PY1-1;

end

PY2=MaxY;

while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2

PY2=PY2+1;

end

IY=I(PY1:PY2,:,:);

Blue_x=zeros(1,x);%进一步确定x方向的车牌区域for j=1:x

for i=PY1:PY2

if(myI(i,j,1)==1)

Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1;

end

PX1=1;

while ((Blue_x(1,PX1)<3)&&(PX1

PX1=PX1+1;

end

PX2=x;

while ((Blue_x(1,PX2)<3)&&(PX2>PX1))

PX2=PX2-1;

end

PX1=PX1-1;%对车牌区域的校正

PX2=PX2+1;

dw=I(PY1:PY2-8,PX1:PX2,:);

t=toc;

figure(7),subplot(1,2,1),imshow(IY),title('行方向合理区域');

figure(7),subplot(1,2,2),imshow(dw),title('定位剪切后的彩色车牌图像')

图7 行方向区域和最终定位出来的车牌

3、车牌进一步处理

经过上述方法分割出来的车牌图像中存在目标物体、背景还有噪声，要想从图像中直接提取出目标物体，最常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群，即对图像二值化。均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。（代码及截图如下：）

imwrite(dw,'dw.jpg');

[filename,filepath]=uigetfile('dw.jpg','输入一个定位裁剪后的车牌图像');

jpg=strcat(filepath,filename);

a=imread('dw.jpg');

b=rgb2gray(a);

imwrite(b,'1.车牌灰度图像.jpg');

figure(8);subplot(3,2,1),imshow(b),title('1.车牌灰度图像')

g_max=double(max(max(b)));

g_min=double(min(min(b)));

T=round(g_max-(g_max-g_min)/3); % T 为二值化的阈值

[m,n]=size(b);

d=(double(b)>=T); % d:二值图像

imwrite(d,'2.车牌二值图像.jpg');

figure(8);subplot(3,2,2),imshow(d),title('2.车牌二值图像')

figure(8),subplot(3,2,3),imshow(d),title('3.均值滤波前')

% 滤波

h=fspecial('average',3);

d=im2bw(round(filter2(h,d)));

imwrite(d,'4.均值滤波后.jpg');

figure(8),subplot(3,2,4),imshow(d),title('4.均值滤波后')

se=eye(2); % eye(n) returns the n-by-n identity matrix 单位矩阵[m,n]=size(d);

if bwarea(d)/m/n>=0.365

d=imerode(d,se);

elseif bwarea(d)/m/n<=0.235

d=imdilate(d,se);

end

imwrite(d,'5.膨胀或腐蚀处理后.jpg');

figure(8),subplot(3,2,5),imshow(d),title('5.膨胀或腐蚀处理后')

图8

第三部分车牌字符的分割与识别

在汽车车牌自动识别过程中，字符分割有着承前启后的作用。它在前期车牌定位的基础上进行字符的分割，然后再利用分割的结果进行字符识别。字符识别的算法很多，因为车牌字符间间隔较大，不会出现字符粘连情况，所以此处采用的方法为寻找连续有文字的块，若长度大于某阈值，则认为该块有两个字符组成，需要分割。

一般分割出来的字符还要进行进一步的处理，以满足下一步字符识别的需要。但是对于车牌的识别，并不需要太多的处理就已经可以达到正确识别的目的。在此只进行了归一化处理，然后进行后期处理。

下面是程序的代码及运行结果截图：

（由于篇幅有限的matlab代码main.m中的getword.m与qiege.m没有附上）d=qiege(d);

[m,n]=size(d);

figure,subplot(2,1,1),imshow(d),title(n)

k1=1;k2=1;s=sum(d);j=1;

while j~=n

while s(j)==0

j=j+1;

end

k1=j;

while s(j)~=0 && j<=n-1

j=j+1;

end

k2=j-1;

if k2-k1>=round(n/6.5)

[val,num]=min(sum(d(:,[k1+5:k2-5])));

d(:,k1+num+5)=0; % 分割

end

d=qiege(d);

y1=10;y2=0.25;flag=0;word1=[];

while flag==0

[m,n]=size(d);

left=1;wide=0;

while sum(d(:,wide+1))~=0

wide=wide+1;

end

if wide

d(:,[1:wide])=0;

d=qiege(d);

else

temp=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m]));

[m,n]=size(temp);

all=sum(sum(temp));

(完整版)车牌识别系统的设计

车牌识别系统的设计 1．摘要：汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。实验结果表明,本文提出的方法具有良好的识别性能。随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经不能满着实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。 2．设计目的： 1、使学生在巩固理论课上知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践。 2、激发学生的研究潜能，提高学生的协作精神，锻炼学生的动手能力。 3．设计原理由于车辆牌照是机动车唯一的管理标识符号，在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别正确率，对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较大的容阈，并且要求满足实时性要求。图1 牌照识别系统原理图该系统是计算机图像处理与字符识别技术在智能化交通管理系统中的应用，它主要由图像的采集和预处理、牌照区域的定位和提取、牌照字符的分割和识别等几个部分组成，如图1 所示。其基本工作过程如下：（1）当行驶的车辆经过时，触发埋设在固定位置的传感器，系统被唤醒处于工作状态；一旦连接摄像头光快门的光电传感器被触发，设置在车辆前方、后方和侧面的相机同时拍摄下车辆图像；

（2）由摄像机或CCD 摄像头拍摄的含有车辆牌照的图像通视频卡输入计算机进行预处理，图像预处理包括图像转换、图像增强、滤波和水平较正等；（3）由检索模块进行牌照搜索与检测，定位并分割出包含牌照字符号码的矩形区域；（4）对牌照字符进行二值化并分割出单个字符，经归一化后输入字符识别系统进行识别。4．详细设计步骤 4.1 提出总体设计方案。车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割与特征提取和单个字符识别两个模块。为了用于牌照的分割和牌照字符的识别，原始图象应具有适当的亮度，较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。但由于该系统的摄像部分工作于开放的户外环境，加之车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离和角度以及车辆行驶速度等因素的影响，牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进行识别前的预处理。牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一，其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来，供字符识别子系统识别之用，分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。由于拍摄时的光照条件、牌照的整洁程度的影响，和摄像机的焦距调整、镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。因此，需要对字符在识别之前再进行一次针对性的处理。车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。主要应用的为模板匹配方法。因为系统运行的过程中，主要进行的都是图像处理，在这个过程中要进行大量的数据处理，所以处理器和内存要求比较高，CPU要求主频在600HZ及以上，内存在128MB及以上。系统可以运行于Windows98、Windows2000或者Windows XP操作系统下，程序调试时使用matlab。 4.2 预处理及边缘提取

基于图像处理技术的车牌识别方法研究

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/6215165247.html, 基于图像处理技术的车牌识别方法研究作者：朱明秀来源：《信息记录材料》2019年第03期【摘要】近几年，智能化在我国各行各业中都应用极广，在交通系统中应用也非常多，车牌识别技术则是其中之一，如何在车辆正常行使状态下完成车牌自动识别？本文将从车牌识别现状入手进行分析，找到现有识别方式的一些问题，再吸取经验，从车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别几方面对基于图像处理技术的车牌识别方法进行探讨。【关键词】图像处理技术车牌识别方法抓取识别【中图分类号】TP274 【文献标识码】A 【文章编号】1009-5624（2019）03-0224-03 1 引言随着经济和科技的发展，我国国民生活水平也日益提高，汽车成为每家每户常见的交通工具，这虽然带动了我国经济的发展，但也使交通管理工作量变大，在这种情况下，再依靠传统的办法根本无法完成交通管理工作，这就需要我们依靠信息化、智能化的技术去辅助完成交通管理工作。对于车辆来讲其主要识别是依靠车牌来的，因此我们必须将这种智能化、信息化技术应用到车牌识别中来，使之能服务于我国的车辆管理工作，使车辆管理工作能更加高效的运行。 2 车牌识别技术概述 2.1 车牌识别技术现状近年来我国的车牌智能识别技术发展也非常快，现有的识别技术普遍有两种，一种是将车牌信息收集储存于IC卡或者条形码，通过无线电频率鉴别系统来识别汽车车牌号码，这种识别技术相对准确度比较高，但整套设备存在2个实际操作的问题：①十分复杂，不利于异型作业，而且需要所有车牌按照全国统一标准来制定，执行难度很大。②对扫描的工具要求非常高，这导致整套设备价格成本过高，而且虽能进行扫描，但无法核实车和卡是否一致，这也是个目前尚未突破的技术问题，这些问题都导致通过IC卡或条形码来进行识别的技术无法得到很好的推广。另一方面是直接通过突破来进行识别，因为这种识别方法能在无任何信号发送设备的情况下抓取到不同状态车辆的车牌，并通过非接触性信息菜系系统来进行智能识别，这种方法近年来使用很多，其相对IC卡和条形码来讲，能有效降低从成本，提高经济效益，而且起能通过图像抓取和人为参与结合来解决系统中的识别错误问题，有效提高。 2.2 车牌识别技术的研究意义

数字图像处理之车牌提取

车牌提取本文介绍了车牌定位的各种算法及发展，并利用matlab软件对一幅车头照片进行了车牌区域的定位。一、前言数字图像处理技术的发展十分迅速，最初应用在空间探索及医学领域，如今，它已经成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理学、化学、生物学甚至社会科学等领域学习和研究的对象。同时，随着我国经济的高速发展，交通变得日益繁忙，对智能交通系统的研究变得十分迫切。利用了图像处理技术的车牌自动识别系统己成为智能交通系统的重要组成部分。要实现交通智能化，首先要能获得道路交通状况和车辆情况的相关数据，因此车辆牌照的识别智能交通领域的一个重要研究课题之一，是实现交通智能化的一个重要环节。要想准确识别出车牌的数字，首先必须要能在含有车牌的图像中定位出车牌的位置，才能进行进一步的数字分析识别，所以，车牌的定位技术是车牌识别的基础。二、相关理论介绍（一）车辆牌照的特点现在我国车牌有4种类型：（1）小功率汽车使用的蓝底白字牌照；（2）大功率汽车使用的黄底黑字牌照；（3）军、警用的白底黑字、红字牌照；（4）国外驻华机构使用黑底白字牌照。这些牌照的长度均为45cm，宽为15cm，共有字符7个。一般民用牌照第一个字符为汉字，且是各省市的简称；第二个字符为大写英文字母，如“E”；第三个字符是英文字母或阿拉伯数字，第四至第七个字符为阿拉伯数字，如“沪E 30265”就是最典型的车牌符号。车牌的位置一般在汽车的下方。（二）车牌定位算法的发展现状车牌定位算法分为图像的预处理、车牌的搜索和车牌鉴别定位三部分。图像预处理就是要获得有用的图像的边缘，并将其二值化；车牌搜索则是搜索整幅图像以得到有可能包含车牌的若干感兴趣区域；车牌定位则是根据车牌的特征对提取出的感兴趣的区域进行鉴别和剔除假的车牌, 从而提取到真正的车牌。相较于车身其他位置，车牌区域有其自身特点，主要有车牌底色与车身颜色，字符颜色有较大差异；车牌的矩形区域内存在较丰富的边缘，呈现出规则的纹理特征；车牌内字符之间的间隔比较均匀，字符和牌照底色在灰度上存在跳变；图像中牌照长宽比的变化有一定范围等。这些都为车牌定位分割提供了先验知识。但是，摄像机获得的图像含有丰富的自然背景及车身背景信息，易受照明、天气条件及运动失真和模糊的影响，同时由于在野外环境下使用，车牌会有不同程度的磨损、污迹干扰、变形等，这些问题给车牌定位带来了难度。目前较为成熟的车牌区域定位算法有自适应边界搜索法、区域生长法、灰度图像数学形态学运算法、基于纹理或颜色的分割方法以及模糊聚类法等。这些方法都有各自的优点，但是在实际应用中也存在着一些不足之处。例如，对于基于纹理的分割方法，图像中很可能不止一个区域具有车牌区域类似的纹理特征，难以准确找到

车牌识别系统技术方案

停车场管理系统自动车牌识别计费系统技术方案

目录 1 企业概况 (4) 1.1 公司简介 (4) 1.2 资质证书 (4) 2 概述 (10) 2.1 系统方案总体设计 (10) 2.2 项目背景 (11) 2.3 方案概述 (12) 3 系统介绍 (14) 3.1 车牌识别系统简介 (14) 3.2 系统优势 (15) 3.3 系统组成 (16) 4 主要设备参数性能介绍 (19) 4.1 CA-AB900道闸 (19) 4.2 INEX- TI200 200万高清识别一体机 (20) 4.3 CA-600读卡控制器 (22) 技术参数： (22) 4.4 软件监控界面 (23) 4.5 其他辅件 (23)

5 售后服务 (24) 5.1 保修时间及范围 (24) 5.2 维修及维护服务 (24) 5.3 更新改进服务 (24) 5.4 客户档案，完善产品质量 (25) 6 部分工程案例 (26)

1企业概况 1.1公司简介北京市仟安科技有限责任公司是设计、研发、生产、销售、服务为一体的高新技术企业。公司凝聚了大批实力雄厚的研发团队和技术团队，凭着对智能化应用领域多年来的积淀和对未来智能化领域发展的导向，为用户提供有价值的产品和服务。公司经过多年的开发研究，引进国外最先进的高新技术，不断完善自我。主要研发停车场主板软件、生产智能道闸、停车场收费系统、车位引导系统、派车系统、门禁系统、自动检售票系统等安防权限认证、消费认证产品。仟安的智能系统解决方案也已得到客户的全面认可和好评。经国家技术监督部门检验、产品的技术含量及外光造型已达到世界先进水平。现“仟安”产品已遍布全国各大城市及地区，并已成功销往海外。公司以“冲破束缚，发展无限”为企业宗旨，积极引领核心技术创新，不断为全球用户创造完美产品。逐渐形成了“开拓、创新、共赢、务实”的企业文化，建立了朝气蓬勃的精英团队。公司自创建以来，一直保持了高速发展态势，现已成为国内停车场系统服务领域的领跑者，致力于成为中国领先的安防服务品牌。 1.2资质证书

matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)

Matlab程序设计任务书

目录一．课程设计目的 (3) 二．设计原理 (3) 三．详细设计步骤 (3) 四. 设计结果及分析 (18) 五. 总结 (19) 六. 设计体会 (20) 七. 参考文献 (21)

一、课程设计目的车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。二、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。三、详细设计步骤:

1. 提出总体设计方案: 牌照号码、颜色识别为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤： a.牌照定位，定位图片中的牌照位置； b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来； c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。 (1）牌照定位: 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。流程图:

全自动车牌识别停车场管理系统技术方案

车牌自动识别停车场管理系统技术方案

本设计方案就是基于以上的思想基础，针对小区车辆管理的实际情况，结合各种现代化高科技手段完成的。我们的目标是为小区用户的车辆管理提供一个车牌识别功能的解决方案。我们采用的是当前国内最先进的车牌识别技术。此设计方案着重考虑了识别的准确性，及车牌自动识别算法在各种停车场车辆管理系统中的灵活嵌入，既考虑到用户的需求，又囊括了各种高科技技术，而且增加了一些管理手段，尽可能地为用户提供一个完善的小区车辆管理系统。第1章用户需求分析在现代化停车场管理中，涉及到各方面的管理，其中车辆的管理是一个重要的方面。尤其是对特殊停车场、大院及政府机关、小区而言，要求对各种车辆实时地进行严格的管理，对其出入的时间进行严格的监视，并对各类车辆进行登记（包括内部车辆和外部车辆）和识别。对大规模的场区中，各种出入的车辆较多，如每辆车都要进行人工判断，既费时，又不利于管理和查询，保卫工作比较困难，效率低下。为了改善这种与现代化停车场、大院及政府机关、小区等不相称的管理模式，需要尽快实现车辆管理工作的自动化、智能化，并以计算机网络的形式进行管理，对所有出入口的车辆进行有效地、准确地监测和管理。要求系统提供相应的应用软件，实现营区管理的高效率、智能化。该系统是利用视频流的车牌自动识别算法，无需地感触发，对车辆进行抓拍、号牌识别，当车辆进入小区入口时，车牌自动识别算法自动抓拍车辆照片并识别车牌号码，将车牌号码，颜色，车牌特征数据，入场时间信息等传记录下来，固定车辆可无障碍出入停车场，临时车辆人工审核后入场，为用户提供了一种崭新的服务模式。系统自动识别进入小区车辆的号码和车牌特征，验证用户的合法身份，自动比对黑名单库，自动报警，并可对整个停车场情况进行监控和管理，包括出入口管理，内部管理，采集，存储数据和系统工作状态，以便管理员进行监控，维护，统计，查询和打印报表等工作。车辆出入小区，完全处于系统监控之下，使小区的出入，收费，防盗，车位管理完全智能化、自动化并具有方便快捷，安全可靠的优点。

智能车牌识别系统

智能车牌识别系统智能车牌识别系统是采用车牌识别技术做为基础，应用与停车场、高速路口、收费通道等场所的车辆管理系统。车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆车牌信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。随着社会经济的发展、汽车数量急剧增加，对交通控制、安全管理、收费管理的要求也日益提高，运用电子信息技术实现安全、高效的智能交通成为交通管理的主要发展方向。汽车车牌号码是车辆的唯一“身份”标识，智能车牌识别系

统可以在汽车不作任何改动的情况下实现汽车“身份”的自动登记及验证，这项技术已经应用于公路收费、停车管理、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合。智能车牌识别系统的几种应用方式： 1、监测报警对于纳入“黑名单”的车辆，例如：被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等，只需将其车牌号码输入到应用系统中，智能车牌识别设备安装于指定的路口、卡口或由执法人员随时携带按需要放置，系统将识读所有通过车辆的车牌号码并与系统中的“黑名单”比对，一旦发现指定车辆立刻发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低；可以适应高速行驶的车辆；可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通；整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将极大地提高执法效率。 2、超速违章处罚车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆超速违章处罚，一般用于高速公路。具体应用是：在路上设置测速监测点，抓拍超速的车辆并识别车牌号码，将违章车辆的车牌号码及图片发往各出口；在各出口设置处罚点，用智能车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的超速车辆的号码比对，一旦号码相同即启动警示设备通知执法人员处理。与传统的超速监测方式相比，这种应用可以节省警力，降低执法人员的工作强度，而且安全、高效、隐蔽，司机需时刻提醒自己不能超速，极大地减少了因超速引发的事故。 3、车辆出入管理将智能车牌识别设备安装于出入口，记录车辆的车牌号码、出入时间，并与自动门、栏杆机的控制设备结合，实现车辆的自动管理。应用于停车场可以实现自动计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管理节省人力、提高效率。应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合，自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况。

基于数字图像处理的车牌识别系统

基于数字图像处理的车牌识别系统言经官电气学院电子112 摘要：车牌识别系统（License Plate Recognition 简称LPR）技术基于数字图像处理，是智能交通系统中的关键技术，同时他的发展也十分迅速，已经逐渐融入到我们的现实生活中。文章介绍了车牌识别系统的意义、图像去噪处理以及图像二值化方法,并通过仿真试验模拟了图像处理的过程。本文所做的工作在于前期的图像预处理工作。本次设计着重在于图像识别方面, 中心工作都为此而展开,文中没有进行车牌的定位处理,而是采用数码相机直接对牌照进行正面拍照,获取原始车牌图像。之后利用Matlab编程对图片进行了大小的调整、彩色图片转化成灰度图片、图片去噪、以及图片二值化等工作。其中,去噪与二值化是关系图像识别率的关键。关键字：车牌识别系统；图像预处理；字符识别；Matlab；去噪；二值化引言智能交通系统（ITS）是当今世界交通管理体系发展的必然趋势，而作为智能交通系统中的重要组成部分之一的车牌自动识别技术，目前已被广泛应用于城市道路监控、高速公路收费与监控、小区与停车场出入口管理、公安治安卡口等场合，成为研究的热点。伴随我国国民经济的高速发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制，安全管理的要求也日益提高。因此迫切需要采用高科技手段,对违法违章车辆牌照进行登记, 在这种情况下，作为信息来源的自动检索，图像识别技术越来越受到人们的重视。车牌识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。 1 车牌识别系统的目标利用计算机等辅助设备进行的自动汽车牌照自动识别就是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础之上，通过对车辆图像的采集，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的全部字符图像，再识别出车牌中的文字、字母和数字，最后给出车牌的真实号码。国外的车牌识别研究始于80 年代，90 年代始已有不少成套的产品出现。由于我国车牌的组成及组合的方式与国外的车牌不一致，使得我们不能直接使用国外的车辆牌照识别系统，而必须针对我国车牌重新设计相应的车辆牌照识别系统。车牌识别的使用环境、背景各有差异，目前还没有一种算法能在不同环境、各种复杂背景条件下达到非常高的车牌识别率，因而车牌识别技术仍然是研究的重点。 2 MATLAB 及其图像处理工具概述 MATLAB 是MAT rix LABora tory( 矩阵实验室) 的缩写, 是Ma thWorks 公司开发的一种功能强、效率高、简单易学的数学软件。MATLAB 7. 1 是一套功能十分强大的工程计算及数据分析软件, 其应用范围涵盖了数学、工业技术、电子科学、医疗卫生、建筑、金融、数字图像处理等各个领域。MATLAB 的图像处理工具箱, 功能十分强大, 支持的图像文件格式丰富, 如* .BMP、* . JPG、* . JPEG、* . GIF、* . ti;f% 95% 94、* . ti;f%95%94F、* . PNG、* . PCX、* . XWD、* . HDF、* . ICO、* .CUR 等。本文将给出MATLAB的图像处理工具箱中的图像处理函数实现图像处理与分析的应用技术实例。

车牌识别管理系统方案(DOC)

PA-WT车牌识别停车场管理系统方案

目录第一章前言................................ 错误！未定义书签。第二章系统设计依据及总则..................... 错误！未定义书签。一、本方案设计依据：........................ 错误！未定义书签。二、设计说明................................ 错误！未定义书签。 1、设计目标及原则........................ 错误！未定义书签。 2、系统概述 (2) 3、系统基本功能及特点 (5) 系统结构框图 (6) 图像识别系统主要设备 (7) 4 出口处电脑功能......................... 错误！未定义书签。 5 管理电脑功能 (11) 三．系统软件功能 (11) 第三章系统设计 (12) 注意事项 (13) 第四章售后服务 (14)

前言：车牌识别技术是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。目前国内有两种识别方式，1、软件识别，就是摄像机直接接入PC机，通过电脑上位机软件对摄像机抓拍图片进行分析识别，优点成本低，缺点：对电脑要求较高，长时间运行识别速度会有一定影响。2、DSP嵌入式硬件识别，摄像机直接接入DSP嵌入式车牌识别器，通过专业的DSP芯片对摄像机抓拍图片进行分析，优点：对电脑要求低，设备自带防死机功能，算法丰富，识别速度快，适用于工业环境长时间运行。缺点：成本相对于软识别成本较高。系统简介我司采用DSP嵌入式硬件图像处理器研制开发的PA-WT汽车牌照自动识别车辆出入管理系统，具有方便快捷、准确可靠、保密性好、灵敏度高、节省

基于数字图像处理的车牌识别系统

车牌识别系统方案

HBJ车牌识别管理系统技术方案浩百佳科技车牌识别自助缴费系统方案

目录一、序言 (3) 二、系统简介 (4) 2.1、系统功能特点 (5) 2.2、系统工作流程图 (6) 2.3、系统施工安装图 (7) 2.4、系统安装拓扑接线图 (8) 2.5、车牌识别系统技术指标 (8) 三、系统结构 (9) 3.1、系统硬件设备 (9) 3.1.1、显控一体机 (10) 3.1.2、车牌识别道闸一体机 (12) 3.1.3、豪华自动道闸 (13) 3.1.4、自助缴费终端机 (14) 3.1.5、出入口终端机 (15) 3.2、管理软件 (16) 3.2.1、软件功能特点 (18) 3.2.2、中心管理系统 (18) 3.2.3、微信支付功能流程 (19) 3.2.4、自助缴费系统功能流程 (21) 3.2.5、临时车收费标准设计 (24) 3.2.6、APP客户端 (25) 3.2.7、无人值守原理及收费方式............... 错误!未指定书签。5 四、系统安装与调试 (32) 4.1、相机IP地址设置 (32) 4.2、数据库及停车场软件安装步骤 (34) 4.3、停车场软件设置 (38) 4.4、常用停车场功能介绍 (48) 五、售后服务 (53) 一、序言随着现代化管理手段的进步和科学技术的日益发展，用户对车辆管理的要求越来越高。过去的人工刷卡的管理方式已经不适应现代化停车的需要，已经基本被车牌识别收费管理系统所取代。但针对目前快节奏，高速度的工作模式，要

求管理方法和制度要有一个根本的改善，这种改善不但要适应用小区管理的需求，也要适应社会的需求，要适应人的感官的需求和习惯性操作的需求。目前简单的车牌识别系统已经完全满足不了用户需求了。例如现行的车牌识别系统还停留有人收费管理的基础上。这样就不仅给物业公司带来特别大的人力成本也增加了管理成本，更重要是人工收费找零效率太低严重影响了车辆通行速度，给车主停车体验感很差，也大大降低了物业管理档次。现在无人值守，自助缴费车牌识别收费管理系统既可大大降低物业人力和管理成本的同时也提高了车辆通行速度，改善了停车体验，也同时提升了物业档次。本设计方案就是基于以上的思想基础，结合各种现代化高科技手段我们开发设计了可脱机识别计费、自助缴费，无牌车自动识别并支持多种缴费方式(例如:微信,支付宝,现金等)的无人值守，自助缴费车牌识别系统。本系统即支持有人收费管理模式同时也可选择完全无人值守,自主缴费的工作模式。真正实现快速通行,手机远程管理(计费，开闸，对讲)。而这种无人值守，自助缴费停车模式必将是未来停车场管理主流模式，因为手机支付的便捷性和普及程度决定了未来停车必须支持移动支付。无人值守，自助缴费车牌识别管理系统基本原理: 物业管理处工作人员网上注册公众号并开通支付功能后将账号输入到停车场管理软件，这样每笔停车费就及时到账物业银行卡，资金无需经过第三方支付平台。车辆入口通过车牌识别或无牌车在入口停车机器人上输入手机号，或扫码入场；出场取车前可以在场内终端机上自助缴费或关注车场公众号后在车主手机上缴费出场，也可以到出口让停车机器人扫车主手机付款二维码自动扣费开闸。如遇设备故障或其他异常情况车主可以通过出入口停车机器人上的帮助对讲按钮与管理人员手机远程对讲，计费，开闸，异常处理。这样我们就真正做到任何情况都完全无人值守了。无人值守，自主缴费系统三种缴费模式 1.场内终端扫手机付款码：场内终端机无信号手机脱网情况依然可以微信，支付宝，现金支付。功能

车牌图像定位与识别

专业综合实验报告----数字图像处理专业：电子信息工程班级：：学号：指导教师：

2014年7月18日车牌图像定位与识别一、设计目的利用matlab实现车牌识别系统，熟悉matlab应用软件的基础知识，利用其解决数字信号处理的实际应用问题，从而加深对理论知识的掌握，巩固理论课上知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践，提高自身的动手能力。同时不断的调试程序也提高了自己独立编程水平，并在实践中不断完善理论基础，有助于自身综合能力的提高。二、设计容和要求车牌识别系统应包含图像获取、图像处理、图像分割、字符识别、数据库管理等几个部分，能够完成复杂背景下汽车牌照的定位分割以及牌照字符的自动识别。这里，只要求对给定的彩色车牌图像变换成灰度图像，用阈值化技术进行字符与背景的分离，再提取牌照图像。三、设计步骤 1．打开计算机，启动MATLAB程序； 2．调入给定的车牌图像，并按要求进行图像处理； 3．记录和整理设计报告四、设计所需设备及软件计算机一台；移动式存储器；MATLAB软件。五、设计过程车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符分割识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割和单个字符识别两个模块。 (一）对图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等

1.载入车牌图像：原图 2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图：灰度图灰度直方图 3.用roberts 算子进行边缘检测：图像中车辆牌照是具有比较显著特征的一块图象区域，这此特征表现在：近似水平的矩形区域；其中字符串都是按水平方向排列的；在整体图象中的位置较为固定。正是由于牌照图象的这些特点，再经过适当的图象变换，它在整幅中可以明显地呈现出其边缘。边缘提取是较经典的算法，此处边缘的提取采用的是

课程设计报告-车牌识别系统的设计

车牌识别系统的设计一、摘要: 随这图形图像技术的发展，现在的车牌识别技术准确率越来越高，识别速度越来越快。无论何种形式的车牌识别系统，它们都是由触发、图像采集、图像识别模块、辅助光源和通信模块组成的。车牌识别系统涉及光学、电器、电子控制、数字图像处理、计算视觉、人工智能等多项技术。触发模块负责在车辆到达合适位置时，给出触发信号，控制抓拍。辅助光源提供辅助照明，保证系统在不同的光照条件下都能拍摄到高质量的图像。图像预处理程序对抓拍的图像进行处理，去除噪声，并进行参数调整。然后通过车牌定位、字符识别，最后将识别结果输出。二、设计目的和意义: 设计目的： 1、让学生巩固理论课上所学的知识，理论联系实践。 2、锻炼学生的动手能力，激发学生的研究潜能，提高学生的协作精神。设计意义：车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力。三、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。四、详细设计步骤:

车牌识别系统说明

一、车牌识别出入口管理系统设计 1.1 系统简介停车场基于车牌识别管理模式的系统，设备一般包括车牌识别专用摄像机、车牌识别器、信息显示屏、自助缴费终端、电动道闸、图像对比和车牌识别系统、计算机等。为了满足客户不同管理需求，各个设备可以灵活组合。在本项目中，系统需要对临时用户、固定用户进行实时管理，对其出入的时间、车牌号、图像进行严格记录、识别和登记，并按照停车时间和计费规则对各种车辆进行收费，并防止车辆丢失。智能车牌识别收费管理系统系统图主要功能： ● 车牌识别比对功能，防止车辆被盗 ● 语音提示，人性化操作提示 ● 支持灵活费率设定，不限时段，多种设定。 ● 支持车牌识别缴费功能，免除临租卡的发放，提高通行速度管理中心服务器数据采集器自动道闸收费显示屏摄像头收费管理系统自动道闸摄像头

●多进多出联网系统管理，支持出入口嵌套管理功能 ●异常情况处理，满足消费报警、应急手动等 ●支持51park网站的车位查询和预定功能，利于数据集中、管理集中 1.2其他子系统介绍 ●一卡通支付、手机支付：用一卡通、手机支付缴停车费，替代临租卡，刷卡付费一次完成，还可自助缴费。 ●ETC缴费利用ETC有源卡，读卡距离6－10米，可不停车通过，提高通行效率，减少出入口数量。 ●车牌识别，集中收费利用车牌识别技术，获取车牌号码，替代临租卡的发放，驾车者在收费处输入车牌号就可缴费，提高了效率。 ●无人职守自助缴费驾车者自己在终端上输入车牌号码，调取入场记录，用一卡通、手机、信用卡等方式自助付费，提高了服务水准。 ●折扣机，积分扣缴对在商场酒店消费的客户，通过折扣机减免停车费，可用消费积分抵车费，吸引有效用户，提高商场收入。 ●车位查询和预定（配合51park网站）通过无线网络，自动上报停车场的空车位、收费价格等信息，供51park 网站的客户查询和预定，预定信息从51park网站下传到收费系统，并自动处理。 1.3停车管理系统出入口设置在停车场入口处设置车牌识别摄像机、LED显示屏（带语音）、自动道闸、地感线圈等。设备位置如图所示：

车辆牌照识别系统综述

第16卷第2期郑州轻工业学院学报(自然科学版) V o l.16　N o.2 2001年6月JOU RNAL O F ZH EN GZHOU I N ST ITU TE O F L IGH T I N DU STRY(N atural Science)Jun.2001文章编号:10041478(2001)02004704 车辆牌照识别系统综述王广宇 (郑州轻工业学院应用数理系,河南郑州　450002) 摘要:基于图像和字符识别技术的智能化交通管理系统——车辆牌照识别系统,一般要先对原始图像进行转换、压缩、增强、水平校正等预处理,再用边缘检测法对牌照进行定位与分割,而字符识别多采用特征提取与模式匹配等方法.从中可以看出:多种预处理与识别技术有机结合以提高系统识别能力,在有效、实用的原则下将神经网络与人工智能技术相结合将成为模式识别研究的两个重要发展趋势. 关键词:模式识别;图像增强;字符;人工智能;车辆牌照识别系统中图分类号:T P391.41 文献标识码:A 0　引言 20世纪90年代以来,我国在基础设施的建设上加快了步伐,相比之下,道路管理监控以及科学收费软件等设施建设却显得相对滞后.针对这种情况,管理部门已着手进行诸如交通信号自适应控制系统、智能交通监控系统、GPS车辆管理及导航系统、不停车自动收费系统等智能化交通管理系统的研制,其中高速公路不停车自动收费系统是基于非接触式(也称R F射频技术)I C卡和车辆牌照字符识别技术的车辆缴费信息综合管理系统.该系统基本工作原理为:1)当车辆驶入路卡的天线感应区,收费系统自动检测随车I C卡中记录的牌照号码、预存款项金额、车辆及车主的信息,车型识别子系统同时对车辆的车型、吨位等进行鉴别; 2)系统根据接收到的I C卡内容以及车型识别信息计算通行费用,并将结果回写于射频I C卡内;3)若预交款额充足,完成交费即正常放行,否则降下停车护栏,并向管理人员发出警报.若车辆逃遁,则启动自动跟踪摄像机拍摄车辆牌照.由于牌照是机动车辆管理的惟一标识符号,因此车辆牌照识别系统(veh icle licen se p late recogn iti on system)要具有较高的识别率,同时对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响也应有较大的鲁棒性,并能满足实时性的要求. 1　车辆牌照识别系统原理车辆牌照识别系统的基本工作原理为:将摄像头拍摄到的包含车辆牌照的图像通过视频卡输入计算机进行预处理,再由检索模块对牌照进行搜索、检测、定位,并分割出包含牌照字符的矩形区域,然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符,规整后输入字符识别子系统进行识别. 2　车辆牌照识别系统组成 2.1　图像预处理摄像机拍摄的图像通常是以BM P格式存入计算机的,为了便于牌照的分割和字符的识别,原始图像应收稿日期:20000404　作者简介:王广宇(1969),男,湖南省长沙市人,郑州轻工业学院讲师,主要从事固体电路与计算机研究.

数字图像处理实验_汽车牌照自动识别

贵州大学实验报告学院：计算机学院专业：网络工程班级：101 姓名学号实验组实验时间12.11 指导教师戴丹成绩实验项目名称实验四汽车牌照自动识别实验目的 1.分析汽车牌照的特点，正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。 2.将图像预处理、分割、分析等关键技术结合起来，理论与实践相结合，提高图像处理关键技术的综合应用能力。实验原理牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。实验步骤 a.牌照定位，定位图片中的牌照位置； b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来； c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。实验数据getword.m function [word,result]=getword(d) word=[];flag=0;y1=8;y2=0.5; while flag==0 [m,n]=size(d); wide=0; while sum(d(:,wide+1))~=0 && wide<=n-2 wide=wide+1; end temp=qiege(imcrop(d,[1 1 wide m])); [m1,n1]=size(temp);

纯车牌识别停车场管理系统方案

设计方案

公司简介红门智能系统有限公司新疆分公司。总部创立于 1998年， 2006年更名为红门智能系统有限公司，注 “红册资金500万。门智能”是一家集研发、生产、销售、服务于一体的高科技企业。多年来，红门人以振兴民族工业为己任，本着“科技为民，服务大众”的企业宗旨，在总结吸收国内外众多同类产品优点的基础上以全新思路成功设计开发出以IC卡为信息载体的“一卡通智能管理系统”，从而在停车场、门禁、消费、电梯控制、考勤、巡更、通道控制等管理系统中，实现了全新的管理境界，并在大厦一卡通、车场一卡通、企业一卡通、校园一卡通的智能化运用管理上取得了质的飞跃。 “红门智能”拥有一支技术领先、勇于创新、追求卓越、敬业爱岗的杰出团队，多年来先后获得了：IS09001：2000国际质量体系认证、多项计算机软件授权登记证书、多项软件产品登记证书、相关产品生产登记证书、设计施工资质证书和多项国家专利。“红门智能”始终坚持以信誉为根本、以技术为依托、以质量为生命、以服务为基础，走高科技不断创新之路，一如既往地为国内各界用户朋友提供全方位的技术支持与服务，树立行业典范，并为我国的信息产业发展做出应有贡献！

前言随着现代化管理手段的进步和科学技术的日益发展，小区用户对车辆管理的要求越来越高。过去的人工刷卡的管理方式已经不适应现代化发展的需要，针对目前快节奏，高速度的工作模式，要求管理方法和制度要有一个根本的改善，这种改善不但要适应用小区管理的需求，也要适应社会的需求，要适应人的感官的需求和习惯性操作的需求。但是目前任何高科技产品都不能完全代替人类的手工操作，不能完全取代人的思维，更不能与人的思维方式相吻合。因此我们在做自动化管理系统的设计时，要尽可能地强调自动化手段，但又不可忽略人工干预的因素，二者巧妙地结合起来，可达到事半功倍的效果。本设计方案就是基于以上的思想基础，针对小区车辆管理的实际情况，结合各种现代化高科技手段完成的。我们的目标是为小区用户的车辆管理提供一个车牌识别功能的解决方案。我们采用的是当前国内最先进的车牌识别技术。此设计方案着重考虑了识别的准确性，及车牌自动识别算法在各种停车场车辆管理系统中的灵活嵌入，既考虑到用户的需求，又囊括了各种高科技技术，而且增加了一些管理手段，尽可能地为用户提供一个完善的小区车辆管理系统。